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Enregistrement W2937087052 · doi:10.1096/fasebj.2018.32.1_supplement.25.3

3D Neuroanatomy: Using the HoloLens for an augmented reality approach in neuroanatomy education

2018· article· en· W2937087052 sur OpenAlexaffabout
Parker J. Holman, Tamara S. Bodnar, Mehrdad Ghomi, Robyn S.M. Choi, Hakima Moukhles, Claudia Krebs

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAugmented realityNeuroanatomyInteractivityHuman–computer interactionVirtual realityHeadsetMultimediaPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gold standard for neuroanatomy instruction involves the use of human brain specimens and prosections; however, there is still a clear need for innovative visualizations and educational tools that supplement dissection and improve learning outcomes for students in many areas including health related disciplines. With technological advances in computer imaging and display devices, anatomy educators increasingly have a variety of options for delivering educational content. There are limitations to these approaches, which include challenges in accurately representing 3D structures, ease of use for instructors and students, as well as oversimplification or inaccurate information. Students consistently struggle with integrating 2D images into a complex representation of the interconnected brain, and overlaying this understanding with important vascular and clinically relevant information. Increasingly, 3D technologies are being employed to help close this gap in student learning; however, not all 3D technologies are alike, nor do they offer the same instructional value. The goal of the current project was to develop an augmented reality (AR) teaching tool that could be implemented in neuroanatomy instruction, and to evaluate its effectiveness in the classroom. In collaboration with Microsoft (BigPark Vancouver and Microsoft Garage Interns), an interactive lecture was developed using the HoloLens, a mixed reality headset offering the unique ability to blend virtual 3D content with the real world. Specifically, 3D reconstructions of basal ganglia nuclei were obtained from MRI scans and built into the teaching tool deployed on the HoloLens. Taking advantage of the HoloLens gesture recognition input system, interactivity was optimized, allowing the 3D reconstructions to be manipulated with ease and built up separately, as well as to visualize 2D MRI scans juxtaposed against 3D volumes of key brain nuclei. We are evaluating the pedagogical efficacy of this HoloLens teaching tool for undergraduate students, compared to traditional instructional methods. Assessments comprised multiple‐choice questions and structure identification on brain specimens focused on spatial orientation within the CNS as well as the ability to orient a 2D slice to the 3D structure of the brain. Students in both groups received baseline testing to assess both previous content knowledge as well as visuospatial reasoning to control for individual differences. Support or Funding Information PJH, TSB supported by Mitacs Accelerate Internships in partnership with Microsoft. Equipment donated from Microsoft. MG, RC supported by Emerging Media Lab, UBC Studios. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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